强耦合氧化钼氮碳复合材料的制备及其锂离子存储性能研究（英文）

氧化钼(MoO₃)是一种具有吸引力的锂离子电池(LIBs)负极材料;然而,其导电性低、锂化后体积膨胀大、锂离子扩散动力学缓慢等特点严重限制了其实际应用.本文中,我们利用高量Mo/N掺杂的碳前驱材料合成了超细的MoO₃纳米颗粒(NPs,10-15 nm),所合成的MoO₃NPs被限制在原位生成的N掺杂碳网络结构中.这种设计既促进了快速的电子传导,又缩短了锂离子扩散路径;同时,MoO₃表面丰富的氮物种和氧缺陷有助于降低锂离子的吸附能垒,这些共同支持了MoO₃ NPs在高电流倍率下耐久储锂性能的提升.值得注意的是,所获得的NCMoO₃纳米复合材料表现出1362 mA h g-1(0.1 A g^-1)的较高容量,并在10.0 A g^-1时保持394 mA h g^-1的可逆容量.全电池测试表明:在大倍率5 C下,LiFePO₄//NC-MoO₃-400电池仍...     

基于局部对比度最大化的单幅图像去雾方法

为了复原有雾天气条件下户外设备所拍摄的降质图像,文章研究了一种快速高效的基于局部对比度最大化和雾天退化物理模型的图像去雾方法。根据户外图像成像的特点并结合图割理论,对原有基于局部对比度最大化的方法进行改进和优化,并选取大量户外受雾影响的降质图像进行实验测试。实验结果表明,本文的方法相对于原有的方法具有更快的处理速度,并且能够得到较好的去雾效果。对户外成像设备的稳定性和可靠性的提高效果显著。     

一种基于图割的图像去雾方法

暗原色先验去雾方法在户外场景图像去雾方面取得了一定的去雾效果,但该方法在估计近景局部高亮物体透射率时会产生严重误差。本文针对暗原色先验方法的不足首先利用图割理论对粗透射率图进行分块,并使用指导滤波器对细化透射率图进行校正,最后将校正的透射率图带入有雾图像成像模型求得清晰无雾图像。通过将基于暗原色先验的方法、局部对比度最大化的方法和本文中的改进方法进行了实验并对实验结果进行了分析,结果表明本文中的图割分块校正透射率的方法能够更有效地复原因雾霾影响的单幅降质图像。